大數據專業需要學:數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
數據科學與大數據技術專業是通過對基礎知識、理論及技術的研究,掌握學、統計、計算機等學科基礎知識,數據建模、高效分析與處理,統計學推斷的基本理論、基本方法和基本技能。具備良好的外語能力,培養出德、智、體、美、勞全面發展的技術型和全能型的優質人才。
數據科學與大數據技術的主要課程包括數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析,部分高校的特色會有所差異。
分類 | 內容 |
通識類知識 | 通識類知識包括人文社會科學類、數學和自然科學類兩部分。人文社會科學類知識包括經濟、環境、法律、倫理等基本內容;數學和自然科學類知識包括高等工程數學、概率論與數理統計、離散結構、力學、電磁學、光學與現代物理的基本內容。 |
學科基礎知識 | 學科基礎知識被視為專業類基礎知識,培養學生計算思維、程序設計與實現、算法分析與設計、系統能力等專業基本能力,能夠解決實際問題。建議教學內容覆蓋以下知識領域的核心內容:程序設計、數據結構、計算機組成、操作系統、計算機網絡、信息管理,包括核心概念、基本原理以及相關的基本技術和方法,并讓學生了解學科發展歷史和現狀。 |
專業知識 | 課程須覆蓋相應知識領域的核心內容,并培養學生將所學的知識運用于復雜系統的能力,能夠設計、實現、部署、運行或者維護基于計算原理的系統。數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。必修課:離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。 |
大數據行業就業前景很好,學過大數據之后可以從事的工作很多,比如研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、數據分析等,這些都是許多互聯網公司需要的職位,而且研發工程師的需求也很大,數據分析很少。
大數據人才就業前景好還體現在薪酬水平高,大數據是目前薪酬高的行業之一,目前大數據人才已成為市場的稀缺資源,發展前景好,薪酬水平也水漲船高。
1. 大數據分析師
大數據分析師是大數據專業中最為常見的就業方向之一。大數據分析師的主要職責是利用大數據技術分析和挖掘海量數據,為決策者提供有價值的信息和建議。大數據分析師需要具備一定的統計學、數據挖掘和數據可視化等方面的知識和技能。
2. 大數據工程師
大數據工程師是大數據專業中的另一個重要就業方向。大數據工程師的主要職責是設計、開發和維護大數據處理系統,實現數據的采集、存儲、處理和分析等功能。大數據工程師需要具備一定的計算機科學、數據庫管理和編程技能。
3. 數據科學家
數據科學家是大數據專業中的高級職位,主要負責研究和開發大數據處理和分析的方法和算法。數據科學家需要具備深厚的統計學、計算機科學和領域知識等方面的功底,能夠獨立完成復雜的數據分析和挖掘項目。
4. 大數據產品經理
大數據產品經理負責大數據產品的規劃、設計和推廣等工作。大數據產品經理需要具備一定的大數據處理、分析和應用能力,同時還需要具備市場分析、產品設計和項目管理等方面的能力。
5. 大數據營銷分析師
大數據營銷分析師負責利用大數據技術分析客戶行為和市場需求,為市場營銷活動提供支持。大數據營銷分析師需要具備一定的大數據處理、分析和應用能力,同時還需要具備市場營銷、客戶分析等方面的能力。
大學專業目錄分類一
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